Harrison Lee,Samrat Phatale,Hassan Mansoor,Thomas Mesnard,Johan Ferret,Kellie Lu,Colton Bishop,Ethan Hall,VictorCărbune,Abhinav Rastogi,Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>Harrison Lee,Samrat Phatale,Hassan Mansoor,Thomas Mesnard,Johan Ferret,Kellie Lu,Colton Bishop,Ethan Hall,VictorCărbune,Abhinav Rastogi,Sushant Prakash Prakash ICML 2024 div>
本文提出了一套新的缩放定律,用于研究轻质钢筋混凝土隧道衬砌在 1g 振动台试验中的开裂后行为。开裂后行为缩放定律使用两个无量纲参数制定:脆性数 s ,它控制非钢筋混凝土构件的断裂现象;NP ,它对钢筋混凝土构件中混凝土断裂过程和钢塑性流动的稳定性起主要作用。提出的定律允许开发“充分”的实验模型,并使用原型和 1:30 模型比例的岩石钢筋隧道的数值分析进行验证。采用的实验装置的灵感来自现有的 1g 物理测试活动,该测试活动针对岩石混凝土隧道的地震响应,并且假设的定律表明在两个检查的地震记录下,模型和原型隧道的开裂行为具有令人满意的相似性。强调了在 1g 测试中使用提出的定律对钢筋混凝土隧道中不断发展的裂缝模式进行 A 级预测的潜力。在三种可能的边界条件下对所提出的定律进行了检验,结果表明,与设想的自由场边界模型相比,刚性箱和层流箱仍然可以显著改变行为。但分析表明,对于较大的土壤与衬砌刚度比,边界伪影可以大大减少。本研究为迄今为止尚不存在的未来 1g 测试提供了有用的建议,而所提出的缩放定律允许在设计新型隧道衬砌模型测试材料时具有多功能性。
解决复杂的计划问题需要大型语言模型(LLMS)明确对状态过渡进行建模,以避免规则违规,遵守限制并确保操作性 - 这是由自然语言固有的歧义所阻碍的任务。为了克服这种歧义,规划域定义语言(PDDL)被杠杆化为一种计划,以实现精确和正式的状态描述。使用PDDL,我们可以生成一个象征性的世界模型,其中经典的搜索算法(例如A ∗)可以无缝地找到最佳计划。但是,由于缺乏PDDL培训数据,直接生成具有当前LLM的PDDL域仍然是一个开放的挑战。为了应对这一挑战,我们建议扩大LLMS的测试时间计算以增强其PDDL推理功能,从而使高质量的PDDL域的产生。具体来说,我们引入了一种简单而有效的算法,该算法首先采用了最佳的N采样方法来提高初始解决方案的质量,然后通过口头化的机器学习以细粒度的方式优化解决方案。我们的方法在PDDL域的产生中大大优于O1-Mini,在两个任务上达到了超过50%的成功率(即,从自然语言描述或PDDL问题中生成PDDL域)。这是在不需要额外培训的情况下完成的。通过利用PDDL作为状态抽象,我们的方法能够在几乎所有竞争级的计划任务上都超过当前最新方法。
从人类反馈(RLHF)中学习的抽象强化学习已被证明有效地使大型语言模型(LLMS)与人类的偏好保持一致,但是收集高质量的偏好标签是可以表达的。rl来自AI反馈(RLAIF),在Bai等人中引入。(2022b),提供了一种有希望的替代方案,该替代方案对现成的LLM产生的偏好训练奖励模型(RM)。在摘要的任务,有用的直径生成和无害的对话构成的任务中,我们表明RLAIF的性能与RLHF相当。此外,我们通过证明RLAIF的表现可以超越受监督的细节基线,即使AI标签的大小与策略相同,甚至与初始策略完全相同的检查点,我们也可以迈出“自我完善”的一步。最后,我们引入了直接raif(D-RLAIF) - 一种通过直接从RL持续的LLM获得奖励来绕过RM训练的技术,该技术在RL期间获得了较高的性能,从而达到了Canoni-cal rlaif。我们的结果表明,RLAIF可以通过使用人类反馈来实现PAR的性能,从而为RLHF的尺度限制提供了潜在的解决方案。
摘要:Monte Carlo(MC)是研究散射媒体中光子迁移的强大工具,但很耗时以解决反问题。为了加快MC模拟的速度,可以将缩放关系应用于现有的初始MC模拟,以生成具有不同光学属性的新数据集。我们命名了这种方法基于轨迹,因为它使用了初始MC模拟的检测到的光子轨迹的知识,这与基于较慢的光子方法相反,在这种方法中,新型MC模拟具有新的光学特性。我们研究了缩放关系的收敛性和适用性限制,这两者都与所考虑的轨迹样本也代表了新的光学特性有关。为了吸收吸收,缩放关系包含平滑收敛的兰伯特啤酒因子,而对于散射,它是两个快速分化因子的乘积,其比例很容易达到十个数量级。我们通过研究给定长度的轨迹中的散射事件数量来研究这种不稳定。我们根据记录的轨迹中的最小最大散射事件进行了散射缩放关系的收敛测试。我们还研究了MC模拟对光学性质的依赖性,这在反问题中最关键,发现散射衍生物归因于小泊松分布的散射事件分布的小偏差。本文也可以用作教程,有助于理解比例关系的物理学与其局限性的原因,并制定了应对它们的新策略。
数字核酸记忆(DNAM)利用DNA的非挥发性,长期数据存储的DNA的特殊信息密度,稳定性和能源效率,非常适合档案目的。通过使用DNA折纸,DNAN创建了一个信息矩阵,其中荧光单链DNA(SSDNA)链结合以表示二进制1和0,从而革新了数据存储和读取的方式。使DNAM适用于广泛使用,开发了提高SSDNA PSCAF生产的有效方法是必不可少的。
背景:多环芳烃(PAHS)具有环境和公共卫生的关注,并导致皮肤不良属性,例如过早的皮肤老化和色素疾病。但是,关于慢性城市PAH污染物在皮肤微生物群中的潜在作用的信息很少。鉴于皮肤微生物群在健康和不良的皮肤表型以及PAH和皮肤特性之间的关系中具有作用,我们假设PAH的暴露可能与皮肤微生物群的变化有关。在这项研究中,来自中国两个城市的200多个中国人的皮肤菌群具有不同的PAH曝光水平,其特征是细菌和真菌扩增子和shot弹枪宏基因组学测序。结果:皮肤遗址和城市是改变微生物群落及其组装过程的强大参数。降低细菌 - 真菌微生物网络结构完整性和稳定性与皮肤条件(痤疮和头皮屑)有关。多变量分析揭示了丙酸杆菌和马拉西亚的丰富性与宿主特性和污染物暴露水平之间的关联。香农多样性的增加与剂量依赖性的PAH的暴露水平相关。shot弹枪元基因组学分析样品(n = 32)的PAH的个体的样本(n = 32)进一步强调了量化的PAH和减少皮肤分子的丰富性与口腔细菌的增加之间的关联。功能分析确定了PAH的水平与代谢和其他途径的微生物基因之间的关联,具有潜在的重要性在宿主 - 微生物相互作用以及芳香族化合物的降解中。结论:这项研究的结果证明了与PAH的长期暴露水平相关的皮肤微生物群的组成和功能能力的变化。这项研究的发现将有助于制定利用微生物群保护皮肤免受污染物的策略。
全栅环栅 (GAA) 是一种最佳器件配置,它能静电控制沟道长度最窄的晶体管 2,并最大限度地减少器件关断时的漏电流,从而使器件在每次切换时耗散更少。GAA 几何形状有多种可能,并且已经在水平 3 或垂直配置中得到验证。4 – 7 尽管技术解决方案有望最终将晶体管的栅极长度 L g 缩小到几纳米 5,但从一维(长栅极或大宽度)到全尺寸缩放的晶体管的转变对器件操作的影响仍有许多悬而未决的问题。其中,应明确解决所制造器件的质量和可能导致晶体管操作不良或电性能分散的波动源,以提出最终集成的解决方案。但是,经典的表征技术(如迁移率提取)不足以提供有关最终缩放时器件质量的信息,因为迁移率可能会在如此小的栅极长度下崩溃。 8 – 11 低频噪声可以成为一种非常精确的技术,用于表征低噪声纳米器件中的电子传输。12 , 13
图1:通过正交投影(绿色三角形)校正a)校正a)纠正预测,嘈杂和划分的浓度(蓝色三角形),b绿色三角形)b)在缩放模型的缩放范围的缩放范围的范围(缩放量表)中的缩放范围(缩放量表)的正交投影()缩放量表的标准循环范围()浓度空间和与来自A)的thogonal投影进行了比较。
摘要 — 自旋电子逻辑器件最终将用于混合 CMOS-自旋电子系统,该系统通过传感器在磁场和电域之间进行信号相互转换。这强调了传感器在影响此类混合系统整体性能方面的重要作用。本文探讨了以下问题:基于磁隧道结 (MTJ) 传感器的自旋电子电路能否胜过其最先进的 CMOS 同类电路?为此,我们使用 EPFL(洛桑联邦理工学院)组合基准集,在 7 nm CMOS 和基于 MTJ 传感器的自旋电子技术中合成它们,并在能量延迟积 (EDP) 方面比较这两种实现方法。为了充分利用这些技术的潜力,CMOS 和自旋电子实现分别建立在标准布尔门和多数门之上。对于自旋电子电路,我们假设域转换(电/磁到磁/电)是通过 MTJ 执行的,计算是通过基于域壁 (DW) 的多数门完成的,并考虑了两种 EDP 估计方案:(i) 统一基准测试,忽略电路的内部结构,仅将域传感器的功率和延迟贡献纳入计算,以及 (ii) 多数-反相器-图基准测试,还嵌入了电路结构、相关关键路径延迟和 DW 传播的能量消耗。我们的结果表明,对于统一情况,自旋电子路线更适合实现具有少量输入和输出的复杂电路。另一方面,当也通过多数和反相器综合考虑电路结构时,我们的分析清楚地表明,为了匹配并最终超越 CMOS 性能,MTJ 传感器的效率必须提高 3-4 个数量级